Загружаем паттерны…
Безопасные многосторонние вычисления(SMPC)
Совместная работа нескольких агентов с сохранением приватности без раскрытия конфиденциальных данных
За 30 секунд
- Что это
- Несколько агентов вычисляют результат на зашифрованных данных так, что ни одна сторона не видит входные данные других, с помощью разделения секрета и гомоморфного шифрования.
- Когда применять
- Конкурирующие организации должны совместно вести анализ (выявление мошенничества, оценка рисков), сохраняя чувствительные данные полностью закрытыми.
- Осторожно
- Криптографические накладные расходы делают этот подход крайне медленным: он оправдан только для редких вычислений с высокой ценой ошибки, но не для систем реального времени.
Спросите ИИ-эксперта об этом паттерне
Откроет ассистента с готовым вопросом. Вы проверите его перед отправкой.
Безопасные многосторонние вычисления: Обзор
Совместная работа нескольких агентов с сохранением приватности без раскрытия конфиденциальных данных
- Secret sharing schemes
- Homomorphic encryption
- Garbled circuits
- Privacy-preserving protocols
- Multi-party privacy guarantees
- Verifiable computation
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.
Источники
Статьи, спецификации и репозитории, на которых основан этот паттерн.
- IEEE Privacy Engineering
- ACM Computing Surveys SMPC
От инженера, создавшего этот каталог
Проведите red teaming вашей агентной системы
Описанные здесь меры защиты чего-то стоят, только если кто-то попробует их сломать. Мы протестируем вашу систему так, как это сделал бы настоящий атакующий: инъекции промптов, джейлбрейки, злоупотребление инструментами и эксфильтрация данных, каждая находка с готовым исправлением.
€750 вместо €1 500, одна неделя, письменный отчёт и разбор в звонке, до 30 сентября